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이름:벤자민 존스턴 (Benjamin Johnston)

최근작
2019년 11월 <파이썬을 활용한 비지도 학습>

벤자민 존스턴(Benjamin Johnston)

세계 최고의 데이터 기반 의료 기업의 선임 데이터 과학자다. 문제 정의부터 솔루션 연구 개발, 최종 배포까지 제품 개발 전 과정에 걸쳐 혁신적인 디지털 솔루션 개발에 참여하고 있다. 현재 이미지 처리와 심층신경망 전문으로 머신 러닝 박사 과정을 이수하고 있다. 의료기기 설계 및 개발 분야에서 10년 이상의 경력이 있으며, 다양한 기술 분야에 종사하고 있다. 오스트레일리아 시드니대학교에서 공학 및 의학 분야의 1급 우등 학사 학위를 보유하고 있다.  

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저자의 말

<파이썬을 활용한 비지도 학습> - 2019년 11월  더보기

라벨링된 데이터가 없을 때 비지도 학습은 유용하고 현실적인 해결책이다. 이 책은 파이썬 라이브러리를 사용해 구조화되지 않은 데이터에 비지도 학습 방법을 적용해서 의미 있는 정보를 추출하는 최선의 방법을 알려준다. 데이터셋에서 유사한 데이터 지점을 찾아 함께 묶는 기본적인 과정으로 시작한다. 일단 k-평균 알고리즘에 익숙해지고 나면 차원 축소가 무엇이고 알고리즘을 어디에 적용하는지 배우게 된다. 과정을 진행하면서 다양한 신경망을 배우고 신경망으로 모델을 향상시키는 방법을 익힐 수 있다. 또한 비지도 학습의 적용 사례를 익히며 트위터에서 인기 있는 주제를 찾는 방법도 배울 수 있다. 마지막으로는 장바구니 분석, 다양한 제품 간의 관계 파악 등 흥미로운 주제도 다룬다. 이 책을 마치고 나면 파이썬을 사용해 자신만의 모델을 자신 있게 만들 수 있는 정도의 기술을 익히게 될 것이다. 데이터 분석을 시도했지만 결과물이 없었던 경험이 있을 것이다. 데이터셋에 익숙하지 않거나 분석을 어디서부터 시작해야 할지 막막했던 적도 있을 것이다. 누가 그 일을 처리해달라고 요청했는지에 따라 좌절을 느끼거나 심지어 당황스러웠을지도 모른다. 개발자 여러분은 혼자가 아니다. 흥미롭게도 데이터 그 자체가 너무 혼란스러워서 이해할 수 없는 경우가 많다. 여러분이 스프레드시트에 있는 모든 숫자의 의미를 이해하려고 노력할 때 대체적으로 비지도 학습 알고리즘이 수행하는 동작과 비슷한 일을 시도하는 때가 많다. 현실에 존재하는 데이터는 어떤 규칙이나 의미를 갖지 않는 경우가 많다. 그리고 개발자는 별다른 준비가 없는 상태에서 데이터 분석을 해야 할 때가 많다. 하지만 너무 조바심 낼 필요는 없다. 이 책에서 다루는 내용을 잘 익힌다면 어떤 데이터라도 당황하지 않고 분석을 시작할 수 있다. 비지도 학습 알고리즘이 어떻게 동작하는지 이해하고 어떤 상황에서 적용할 수 있는지를 좋은 예제와 함께 설명할 예정이다. 데이터에서 클러스터 찾기, 데이터 크기를 줄이는 방법과 비지도 학습의 각 측면을 실제 환경에 적용하는 방법도 다룬다. 이 책의 내용을 잘 이해한다면 비지도 학습으로 해결할 수 있는 문제와 해결할 수 없는 문제를 구분할 수 있게 될 것이다.

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